問いから、次の判断へ。
1調査票
調査票を磨く
実査の前に、対象母集団の合成版で仮説を検証します。
2セグメント
セグメントを再利用する
セグメントと回答者データを一度取り込み、求められるたびに照会します。
3追加の問い
追加の問いに答える
調査票が扱わなかった問いを、次の調査を組まずに補います。
4公開
オーディエンスを公開する
出所表示と自社の権限設定つきで、Marketplaceアドオンとして。
- 1調査票調査票
実査の前に調査票を磨く
まず対象母集団の合成版で仮説を検証し、実査に出す調査票を費用に見合うものにします。実際のパネルは、その後により良い調査票へ回答します。
- 2セグメントセグメント
セグメントを再利用できるオーディエンスにする
セグメンテーション、方法論、回答者データを一度取り込めば、顧客に求められるたびにそのセグメントへ問い合わせられます。提案された分布は、作成前にいつでも確認できます。
- 3追加の問い追加の問い
調査後の深掘りを顧客に提供する
報告書を納めた後、調査票が扱わなかった追加の問いを顧客から受けたとき、設問一つのために次の調査を組むのではなく、その週のうちに答えられます。
- 4公開公開
自社名義でオーディエンスを公開する
要件を満たすパートナーは、出所表示つきのMarketplaceアドオンとしてオーディエンスを公開し、プランごとのアクセス権と価格を自ら管理できます。
実査の前に調査票を磨く
まず対象母集団の合成版で仮説を検証し、実査に出す調査票を費用に見合うものにします。実際のパネルは、その後により良い調査票へ回答します。
この例示結果では、品質を一段上げるが最も選ばれた回答でした。
セグメントを再利用できるオーディエンスにする
セグメンテーション、方法論、回答者データを一度取り込めば、顧客に求められるたびにそのセグメントへ問い合わせられます。提案された分布は、作成前にいつでも確認できます。
- セグメントが分かれる理由52%
- 想定外だった結果44%
- 設問の本当の意味36%
- 次に聞くべきこと29%
- 最多の回答
- セグメントが分かれる理由52%
調査後の深掘りを顧客に提供する
報告書を納めた後、調査票が扱わなかった追加の問いを顧客から受けたとき、設問一つのために次の調査を組むのではなく、その週のうちに答えられます。
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- Ø平均
- 4.1
自社名義でオーディエンスを公開する
要件を満たすパートナーは、出所表示つきのMarketplaceアドオンとしてオーディエンスを公開し、プランごとのアクセス権と価格を自ら管理できます。
Sinus-Milieusには、私たちの社会における人々の暮らしについての数十年にわたる研究が蓄積されています。Mindsとともに、この知識をMilieu-Mindsへと転換し、合成ターゲットオーディエンスとして直接活用できるようにしました。
ようやく定性調査を大規模に実施できるようになりました。高コストの調査がチームのリソースを何週間も奪うこともありません。質問を投げかければ数分でオーディエンスの声が返ってきますし、すでに投資している市場調査の価値もはるかに高まります。
エージェンシーである私たちにとって、これはクライアントとの仕事の進め方を根本から変えるものです。さまざまなターゲット層でアイデアを数分でテストし、実施アプローチへのフィードバックを素早く集められます。クライアントごとに専用パネルを持っているような感覚です。
私たちが結果を検証する方法
合成オーディエンスの回答を実際の調査データと比較し、現実の回答パターンをどの程度反映しているかを測定します。Mindsは回答を生成する際に実際の調査結果を見ることはなく、回答は比較を始める前に確定されます。これにより、結果が一致する点と異なる点を測定できます。
調査分布の近似
(例:GSS、ANES、CES、PISA)
実際の調査結果と93.99%の類似度
301のMindsが英国食品基準庁の若者調査に回答し、回答パターンの集計は公開データと高い一致を示しました。
実在する人々の回答により近い結果
標準的なAIプロンプトと比べて、Mindsは59%多く選ばれ、保留したインタビュー回答との一致度も68%高くなりました。
公開オーディエンス
ペルソナ、人口統計、行動コンテキスト、参照元を備えた、すぐに使える合成オーディエンスです。サンプルを作り直さずに調査を開始できます。
いつもの仕事に、Mindsを。
ファイルやデザインをリサーチに取り込み、AIアシスタントからMindsを使い、結果をレポートツールに連携できます。利用できる機能はプランと設定によって異なります。
オーディエンスが構築される仕組み。
- 01
オーディエンスを記述する
プロンプトを入力し、必要に応じてファイルやその他のデータをコンテキストとして追加します。調査で重視する市場、関心、習慣なども含めてください。プロンプトを入力し、必要に応じてファイルやその他のデータをコンテキストとして追加します。
- 02
情報源を調査・検証する
オーディエンスの根拠となる、関連性と信頼性の高い情報源をウェブから検索します。これらの調査結果をもとに、オーディエンスの特性や分布を提案します。オーディエンスの根拠となる、関連性と信頼性の高い情報源をウェブから検索します。
- 03
分布を抽出する
根拠を人口統計、行動、態度に関する分布へ変換します。年齢、関心、購買習慣などの特性が、オーディエンス内でどのように異なるかを示します。根拠を人口統計、行動、態度に関する分布へ変換します。
- 04
個々の Mind を作成する
確定した分布、収集した情報源、関連する公開ソーシャルメディアのシグナルを使って各 Mind を構築します。これらのプロフィールが、オーディエンス内のさまざまな視点を表します。確定した分布、収集した情報源、関連する公開ソーシャルメディアのシグナルを使って各 Mind を構築します。
- 05
オーディエンスの準備が完了
調査の実施、アイデアの評価、コンセプトの比較を開始できます。同じオーディエンスを追加調査にも再利用し、セグメントごとの回答の違いを探れます。調査の実施、アイデアの評価、コンセプトの比較を開始できます。
貴社に合わせたデモをご覧になりますか。

Prof. Friedrich von Borries
リサーチ責任者
よい調査は次の行動を変えます。そのループを、チームが実際に回せる長さまで短くすることが私たちの仕事です。
同じようなチームからよくある質問
研究機関やデータパートナーが、データや流通モデルを接続する前によく尋ねる実務的な質問です。
データを Minds に取り込む方法は?
研究ファイル、アンケート、回答者データ、リンク、書面のオーディエンス定義を使い、作成前に提案された分布を確認できます。
他のチーム向けにオーディエンスを公開できますか?
はい。対象チームはオーディエンスを Marketplace アドオンとして公開し、プラン別のアクセスと価格を管理できます。
合成オーディエンスは自社パネルの代替になりますか。
代替ではなく拡張です。調査機関では実査前に調査票を磨くため、また納品後に追加の問いへ答えるために使われることが多く、代表性のある測定はパネルが担い続けます。
パートナーオーディエンスの構築には何を持ち込めますか。
調査ファイル、調査票、回答者データ、リンク、そして文章によるオーディエンス定義です。作成前に提案された分布を確認するため、承認していない情報源から生成されることはありません。
顧客に開放する前に、パートナーオーディエンスをどう確認しますか。
既にお持ちの結果と回答を突き合わせてください。オーディエンスは再利用できるため、公開時に一度検証するのではなく、更新のたびに同じ比較を繰り返せます。
当社がStudyを実施しなくても、顧客はオーディエンスを利用できますか。
はい。公開したオーディエンスは、アクセスを許可したチームが直接利用します。日常的な問い合わせが自社の稼働状況を待つ必要はなくなります。
当社の出所表示はどのように示されますか。
公開したオーディエンスには、その背後にいるパートナーの出所表示が示されます。利用するチームは、どの調査と方法論に基づくものかを確認できます。
公開したオーディエンスのアクセス権と価格は誰が決めますか。
パートナー自身です。要件を満たすパートナーが、Marketplaceアドオンとして公開したオーディエンスについて、プランごとのアクセス権と価格を管理します。
自社の調査事業を侵食しませんか。
多くの場合は逆方向に働きます。これまで請求できなかった探索が商品になり、狙いの定まった調査票によって、実際に行う調査の説得力も高まります。
調査パートナーとして始めるにはどうすればよいですか。
想定している用途を添えてデモをご予約ください。多くのパートナーは、よく知る一つのセグメントから始め、まず社内で公開し、回答が期待どおりだと確認できてから開放しています。
© 2026 Minds. あなたのターゲットオーディエンス。AIを活用し、透明な根拠に基づいています。数分で構築できます。







